摘 要: 基于 DEA 模型的两阶段分析，讨论我国医院市场的整体效率及其影响因素。第一，我国医院市场的整体效率没有呈现明显提高趋势; 第二，处于生产前沿的省份基本一致，其中某些省份卫生投入处于低水平，高投入不等于高效率; 第三，区域间存在效率差异; 第四，竞争水平、医保、患者支付能力和医疗可及度均影响医疗效率。因此，要提高我国医院市场效率，就应放弃高投入、高效率的迷思，努力完善医院市场的外部治理环境。
关键词:效率; DEA 模型; 竞争; 保险
Competition，Insurance and Efficiency of Hospital Market:Based on the Two Stage Analysis of DEA Model
Abstract: Based on the two stage analysis of DEA model，the paper discusses the overall efficiency of our coun-try hospital market and its influencing factors. ( 1) The overall market efficiency does not show significantly in-creasing trend. ( 2) The provinces on the production frontier are basically consistent. Some provinces are high effi-ciency and low input. The high investment does not mean high efficiency. ( 3) There exist regional differences aboutefficiency. ( 4) The factors，such as，competition，the payment for health care and medical accessibility affectsmedical efficiency. We should give up the myth of high investment and high efficiency，and perfect the externalgovernance environment.
Key words: efficiency; DEA model; competition; insurance.
　　一、提出问题
　　我国医疗效率的改进主要集中于医院市场的微观运行，宏观效率起色较小。卫生投入大，健康产出低; 医疗服务的公平性不升反降; 患者对“看病难，看病贵”怨声载道。医疗宏观效率的提升是医疗改革成败的重要标识，直接关系居民健康。在我国医院市场上，宏观效率究竟呈现怎样的发展态势? 如何提升? 医院市场宏观效率又有哪些影响因素值得深入探讨。本文应用数据包络法( DEA) 评价医疗宏观效率。数据包络法( DEA) 基于决策单元的投入产出数据，采用非参数方法评估决策单元的效率，特别适合多目标、多投入、多产出决策单元的效率评价。该方法多被用于医疗微观效率的评价。［1］还有学者尝试应用该方法评价宏观医疗效率，如 Puig Ju-noy、［2］Retzlaff［3］对 OECD 国家的健康生产效率，Hollingsworth 和 Wildman［4］对 WHO 成员国医疗系统效率的评价。研究显示，DEA 方法适用于医疗宏观效率的评价。［5］我国这方面的研究相对较少，目前也没有一致结论。［6］该方面研究还存在以下空白。一是未将医疗品质纳入效率评价; 二是我国现有研究仅停留在效率分析层面，没有讨论医疗宏观效率的影响因素。本文应用 Tobit 模型，检验竞争、医疗保险及其他因素对医疗宏观效率的影响。
　　数据、变量和模型
　　( 一) DEA 模型的设定我国医疗改革主要由各省推动。因此，本文以省份为决策单元，探讨医院市场的宏观效率。医疗产品的投入产出涉及多个维度，公立医院要实现公益性目标，单一的指标不足以全面评价医疗效率。数据包络法( DEA) 融合了多目标、多投入、多产出，在评估医院效率方面比较适宜。由于无法证明医疗投入产出规模报酬不变，因此，研究采用了允许规模报酬可变 BCC 模型。考虑到医疗投入受财政预算约束，数量给定，医疗系统着力于提高产出，故采用产出导向的 BCC 模型。一般地，应用 DEA 方法评价医疗效率的文献使用的投入指标有: 人员投入、资本投入和医疗费用。［7］本文的投入指标同样也包括了上述三个层王 箐，魏 建: 竞争、医疗保险与宏观医疗效率面: 人员投入指标为每千人口卫生技术人员的数量;资本投入指标为每千人口病床数。由于我国医院系统同时提供住院服务和大量的门诊服务，因此医疗费用指标既包含人均住院费用，也纳入了人均门诊费用。产出指标主要是诊疗人次。基于同样原因，产出指标包括入院和门诊人次数。由于医疗品质直接关系医院效率，［3］而现有文献对此却不够重视，O’Neill 等［7］在对 79 篇应用 DEA 方法分析医院效率的总结中，发现只有 6 篇文章涉及到质量指标，因此本文将质量指标纳入产出。门诊质量用观察室病死率评价，住院质量是危重病人抢救成功率，上述两个指标数据比较可靠。
　　( 二) 影响因素分析1. 变量的选择。医疗宏观效率受供求双方的影响。首先，作为医疗服务的提供者，医疗机构的行为偏好直接关系医疗服务的提供数量、质量和成本;其次，医疗服务的提供要满足医疗服务需求。需方的偏好会反作用于供方，间接影响医疗效率。根据这一判断，结合已有的文献，我们选择了如下控制变量。( 1) 医疗机构竞争。我国医院的支付方式主要以成本为基础，患者自由选择医院就医。医院在患者引导下，围绕质量展开竞争。随着质量竞争的加强，医疗机构会安排资本投资和劳动力投入以最大化效率。因此，我们将竞争纳入效率的影响因素。不过，质量竞争可能引致医院过多投资于高科技医疗产品，质量竞争的结果可能局部最优，而全局却无效。［8］我们采用传统方法，即行政区域界定市场的边界。用 1 减去政府办医院和非政府办医院的住院/门诊流量计算的市场集中度衡量该省住院和门诊市场的竞争程度。我们还用医院数目平方根衡量竞争，以规避可能存在的内生问题。( 2) 医疗服务可及性。医疗资源具有稀缺性，面临可及性问题。在医院能力边界以内，可及性提高释放的医疗需求会促使医院改善效率; 反之，一旦超出医院提供能力，则会促使医院降低质量，损害效率。可及性对效率影响方向不明。医保覆盖率的扩大、健康险的发展以及城市化发展都会提高医疗服务可及性，［9］只纳入医保覆盖率和健康险发展变量，医保指城镇职工、居民医疗保险; 用健康险深度，即保费收入和当地 GDP 的比值衡量健康险的发展; 城市化水平与城镇职工、居民医疗保险的覆盖率相似，［10］因而没有引进该变量。社保和商保存在交互作用，包括挤出效应［11］和互补效应。前者为患者拥有社会医疗保险，无需购买商业健康险，导致商业健康险被挤出; 后者为商业健康险机构以委托管理的方式，经办和管理社会医疗保障，与社会医疗保险互相补充。因此，解释变量也纳入二者交互项。由于老年人对医疗服务需求较大，老年人口( 65 岁以上) 比重上升势必降低医疗可及性，尤其我国还存在“看病难”问题依然是一个困扰。( 3) 患者支付能力直接影响着医疗需求量和结构，对医疗效率具有重要作用。将经过价格指数调整的人均 GDP 对数及收入结构纳入模型。医保水平也会影响患者的支付能力，这是纳入保险指标的另一原因。医保支付方式和发展程度还会影响医院竞争行为和效果。［12，13］解释变量包含竞争和医保交互项。( 4) 供方因素: 三级医院的比重。我国医院分为三级。三级医院的基础设施最好，其次是二级、一级医院。三级医院的收费也更高，不过，患者仍然倾向于三级医院就医。三级医院数量比重影响着医疗投入和产出。( 5) 政府作为医院规制者，以省级为单位推动医改，在医院市场作用重大。自医改进行以来，地方对卫生事业的投入力度加大，支持政策不断出台。为了控制政策调整的影响，将年份虚拟变量作为解释变量。2. 模型的设定。效率取值区间为［0，1］，存在截断，应用 OLS 估计存在偏差，因此，采用 Tobit 模型分析医疗效率的影响因素。模型为:efficiency = α + θ1year1+ θ2year2+ β1Comit+β2hiit+ β3insit+ β4hiit* Comit+ β5hiit* insit+ β6Xit+εit( 1)其中，efficiency 为医疗宏观效率，hiit为健康险深度，Comit为医院市场的竞争，insit为城镇职工、居民医保覆盖面，insit* hiit/ Comit* hiit分别是健康险和竞争以及社保的交互项，Xit是剩余解释变量，εit是残差。考虑到多重共线性的存在会误导估计结果，我们对变量进行了联合显著检验。结果表明，交互项联合显著。
　　( 三) 数据来源医疗投入、产出和医院市场的相关数据来自2008 ～ 2011 年《中国卫生统计年鉴》。由于 2007 年2013 年第 4 期以前质量数据报出时有较多缺省值，因此没有包含上述年份的数据。社保数据来自《中国劳动和社会保障统计年鉴》; 居民消费价格指数、老年人口比重、收入结构差异来自国家统计局网站，健康险数据来自保监会网页。
　　实证结果
    ( 一) 效率前沿分析1. DEA 计算的效率与直观认识一致。我国医疗宏观效率上升趋势不明显。相比住院效率，各省综合医疗效率较优，住院效率亟待改善。2. 2007 ～ 2009 年间，生产前沿和远离生产前沿的省份基本一致，相对稳定。2010 年，生产前沿的省份有所增加。生产前沿的北京、天津、宁夏、西藏投入产出模式差异较大。不同于北京、天津，西藏和宁夏是典型的低投入、高效率地区。低投入未必不能实现高效率。随着投入增加，大多数省份规模报酬递减，也说明不能一味迷信投入。不过，西藏、宁夏高效率的实现也可能与疑难杂症和重病患者放弃本地就医，转移外地就医相关。3. 中国经济发展形成了东、中、西三个趋同俱乐部，地区差异较大，我们对各地区的子样本予以分析。中部地区省份均不在生产前沿，东部和中部各有 3、4 个省份处于生产前沿。由于总体分布不明，非参数方法检验地区效率差别较适宜。应用 Mann － Whitney 方法两两比较;Kruskal － Wallis 检验三个地区差异。东西、中西效率差异明显，中西住院效率差异显著，不能拒绝东西效率无显著差异的假设。限于篇幅，本文没有列示本部分的统计结果。
　　( 二) 效率影响因素分析1. 变量统计特征( 见表 1) 。健康险深度没有明显的发展趋势，2007 年最低，2008 年和 2010 年最高; 除了 2008 年和 2007 年的小反复，社会医保覆盖率总体提高。2007 年城乡收入差别最大，2010 年最小; 2010 年三级医院比重最大，其次是 2009 年和2007 年，最低值出现在 2008 年。2006 ～ 2009 年，65岁以上老年人口比重逐渐增加，但 2010 年老年人比重有所下降; 除了 2009 年出现的小反复外，人均GDP 总体提高。医院市场竞争没有明显趋势。营利医院数量持续增加，数量占比节节升高，服务门诊和住院患者的医疗服务提供也有所增长，推动了医院市场竞争。但政府主办医院规模扩张，压缩了营利医院规模占比，遏制了医院市场竞争。表 1 变量统计特征年份 2007 2008 2009 2010社会医保覆盖率0. 193( 0. 124)0. 190( 0. 120)0. 257( 0. 130 )0. 340( 0. 149)健康险深度0. 0013( 0 . 0008)0. 0016( 0. 0010)0. 0015( 0. 0009)0. 0016( 0. 0008)Log( 人均 GDP)9. 731( 0. 516)9. 793( 0. 500)9. 765( 0. 496)9. 810( 0. 452)三级医院数量比重0. 064( 0. 032)0. 053( 0. 026)0. 064( 0. 031)0. 065( 0. 030)城乡收入差别3. 153( 0. 627)3. 119( 0. 587)3. 138( 0. 582)3. 022( 0. 540)65 岁以上人口比重0. 090( 0. 033)0. 092( 0. 018)0. 094( 0. 018)0. 085( 0. 0151)住院服务竞争指标0. 246( 0. 100)0. 243( 0. 088)0. 249( 0. 089)0. 247( 0. 082)门诊服务竞争指标0. 298( 0. 102)0. 293( 0. 091)0. 295( 0. 088)0. 148( 0. 051)医院数目的平方根24. 202( 7. 347)26. 518( 8. 061)24. 528( 7. 342 )24. 902( 7. 516)2. 变量系数( 见表 2) 。健康险深度对医疗效率的边际影响为 β2+ β4Comit+ β5insit，竞争和社会医保覆盖面分别为 β1+ β4hiit，β5hiit+ β3。中心化处理计量模型后，计算各变量偏效应。表 2 各省医疗效率影响因素分析因变量竞争指标模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5效率住院人次数效率门诊人次数效率医院数目住院效率住院人次数住院效率医院数目健康险－ 378. 47＊＊( 156. 079)－ 582. 950＊＊＊( 174. 312)－ 135. 588( 99. 722)－ 489. 041＊＊＊( 145. 667)－ 286. 410＊＊＊( 62. 282)竞争－ 1. 714＊＊＊( 0. 621)－ 1. 739＊＊＊( 0. 596)－ 0. 038＊＊＊( 0. 006)－ 2. 416＊＊＊( 0. 570)－ 0. 044＊＊＊( 0. 004)健康险竞争交互项1356. 513＊＊＊( 510. 069)1653. 853＊＊＊( 480. 193)9. 099( 3. 597)1620. 357＊＊＊( 463. 267)14. 644＊＊＊( 2. 523)医保0. 9127244*( 0. 489)0. 397( 0. 459)0. 618＊＊( 0. 300 )0. 833*( 0. 461)0. 486*( 0. 250)健康险医保交互项403. 516*( 221. 550)651. 164＊＊＊( 214. 675)－ 79. 560＊＊( 107. 815)493. 953＊＊( 209. 035)－ 10. 493( 88. 207)老年人口比重－ 4. 586＊＊＊( 1. 399)－ 4. 005＊＊＊( 1. 324)－ 2. 628＊＊＊( 0. 964)－ 5. 620＊＊＊( 1. 294)－ 4. 065＊＊＊( 0. 810)三级医院数量比重－ 1. 197( 0. 890)－ 0. 816( 0. 879)－ 3. 443＊＊＊( 0. 660)－ 1. 410*( 0. 842)－ 2. 786( 0. 530)人均收入－ 0. 070( 0. 075)－ 0. 077( 0. 0728)0. 115＊＊( 0. 056)0. 088( 0. 072)0. 282702＊＊＊( 0. 048)城乡收入差别0. 063( 0. 052)0. 060( 0. 050)－ 0. 026( 0. 037)0. 080( 0. 049)－ 0. 008( 0. 032 )Numberof obs124 124 124 124 124LR chi2 68. 58 76. 97 157. 06 98. 18 201. 69Prob 0. 0000 0. 0000 0. 0000 0. 0000 0. 0000注: 括号内为标准误;＊＊＊表示 p ＜ 0. 01，＊＊表示 p ＜ 0. 05，*表示 p ＜0. 1。没有报告年份虚拟变量的系数和常数项。模型 1 和 2 的竞争指标分别基于住院和门诊人次计算得来。模型 1、2 健康险深度、竞争和社会医保的偏效应分别是 61，0. 32，1. 52; 8，0. 74，1. 37。医院针对服务量的竞争、医保发展等外部治理环境的改善有利于提高医疗效率，且具有统计显著性。3. 模型 3 竞争指标为医院数目平方根。健康险深度、数量竞争和社会医保的边际影响依次为66. 8，－ 0. 024，0. 499。医保的系数方向与模型 1 和2 一致，证实了医保的意义。2013 年第 4 期毫无疑义，亟待推动的有，第一，加快医保的制度建设。在确保社会医疗保险广覆盖的同时，大力发展健康险，着力提高健康险的专业能力和风险能力，并探索商业健康险和社会医疗保险协调发展的能力，应对当下的老龄化态势。第二，提升竞争层次，促进医院围绕医疗量、医疗质量展开竞争。这需要合理确定医疗机构的进入门槛。营利医院一窝蜂地涌入无益于效率改善。第三，完善医院市场的配套制度，建立适宜的医院评级制度。以省为单位进行研究可以清楚地展现我国医院市场的总体情况，但存在不足。首先，以省为单位划定市场边界忽视了跨省就医现象，对市场范围的界定不够细致; 其次，竞争指标较为粗糙，存在非营利医院和营利医院市场份额互换，竞争水平相同的问题。有待于搜集微观数据，细化研究方法。
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